1. Introduction to
Social Network Analysis

What’s SNA?

• เป็นกระบวนการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง entities ต่าง ๆ (เช่น บุคคล องค์กร หรือหน่วยข้อมูลอื่น ๆ) ในรูปแบบของเครือข่าย เพื่อทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์ รูปแบบการเชื่อมโยง และบทบาทของ entity ภายในเครือข่าย

SNA vs Traditional approaches

• การวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปมีข้อตกลงเบื้องต้นเกี่ยวกับความเป็นอิสระของค่าสังเกต

• การวิเคราะห์ลักษณะนี้ช่วยให้เราทราบว่า

  • นักเรียนคนไหนมีส่วนร่วมมากหรือน้อย
  • การมีส่วนร่วมมีความสัมพันธ์หรือส่งผลยังไงต่อผลการเรียน

SNA vs Traditional approaches

• การวิเคราะห์ SNA ยอมให้ค่าสังเกตมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน

Networks

• เครือข่าย (networks) คือกลุ่มของสิ่งต่าง ๆ เรียกว่า entities ที่มีความเชื่อมโยงหรือสัมพันธ์กัน

Networks

• เครือข่าย (networks) คือเป็นแนวคิดหนึ่งที่นักวิเคราะห์ใช้สำหรับอธิบายความสัมพันธ์หรือความเชื่อมโยงระหว่างสิ่งต่าง ๆ ที่เรียกว่า entities

Levels of Analysis 1

• Dyad level

• Node level

• Network level

Levels of Analysis 2

Levels of Analysis 3

Levels of Analysis 4

Network level เป็นการวิเคราะห์เครือข่ายในภาพรวม เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับคุณลักษณะของเครือข่าย เช่น ความหนาแน่นของความสัมพันธ์ การแยกกลุ่ม กลุ่มย่อยในเครือข่าย การกระจายตัวของความสัมพันธ์ในเครือข่าย หรือลักษณะโครงสร้างของเครือข่ายอื่น ๆ

Types of Relationship

ความสัมพันธ์ระหว่างโหนดภายใต้เครือข่ายใด ๆ เป็นไปได้หลายรูปแบบ โดยอาจจะแนกออกเป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่

• สถานะเชิงสัมพันธ์ (relational states): เป็นลักษณะของความสัมพันธ์ระหว่างโหนด (entities) ในเครือข่ายที่คงอยู่ในระยะเวลาหนึ่ง โดยสถานะนี้ไม่เปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงช้าเมื่อเวลาผ่านไป สะท้อนลักษณะพื้นฐานของความสัมพันธ์

• เหตุการณ์เชิงสัมพันธ์ (relational events): เหตุการณ์ที่สะท้อนหรือสร้างความสัมพันธ์ระหว่างโหนด เป็นปฏิสัมพันธ์หรือกิจกรรมที่เกิดขึ้นระหว่างโหนด ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง ซึ่งสะท้อนถึงความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นชั่วคราว ไม่ต่อเนื่อง ทั้งนี้เป็นเพราะเหตุการณ์ดังกล่าวไม่ใช่สถานะที่คงอยู่อย่างยาวนาน แต่เป็นการกระทำหรือกิจกรรมที่มีผลต่อเครือข่ายและอาจนำไปสู่การสร้างความสัมพันธ์ในระยะยาว

Relational States

• สถานะเชิงสัมพันธ์ (relational states): เป็นลักษณะของความสัมพันธ์ระหว่างโหนด (entities) ในเครือข่ายที่คงอยู่ในระยะเวลาหนึ่ง โดยสถานะนี้ไม่เปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงช้าเมื่อเวลาผ่านไป สะท้อนลักษณะพื้นฐานของความสัมพันธ์

  • ความคล้ายคลึง (similarity)

  • บทบาทเชิงสัมพันธ์ (relational roles)

  • การรับรู้เชิงสัมพันธ์ (relational cognition)

Relational States: Similarity

ความคล้ายคลึง (similarity) : เป็นความสัมพันธ์ระหว่างโหนดหรือโหนดในเชิงของคุณลักษณะที่เหมือนกันระหว่างโหนดในเครือข่าย โดยไม่จำเป็นที่โหนดดังกล่าวจะต้องมีปฏิสัมพันธ์กันโดยตรง แต่อาจเป็นปัจจัยที่สร้างโอกาสที่เกิดการเชื่อมโยงหรือมีปฏิสัมพันธ์ต่อกันระหว่างโหนดได้ในอนาคต

• คุณลักษณะทางกายภาพหรือภูมิหลัง เช่น เพศ อายุ เชื้อชาติ ศาสนา หรืออาชีพ

• ความคิดเห็นและค่านิยม เช่น ความคิดเห็นทางการเมือง หรือค่านิยมทางสังคม

• ประสบการณ์ร่วม เช่น สำเร็จการศึกษาจากมหาวิทยาลัยเดียวกัน ตำแหน่งงานคล้ายกัน หรือเคยเข้าร่วมกิจกรรม/ไปเที่ยวในที่เดียวกัน

Relational States: Relational Roles

บทบาทเชิงสัมพันธ์ (relational roles): เป็นความสัมพันธ์ภายในเครือข่ายที่สะท้อนบทบาททางสังคมที่บุคคลมีต่อกันภายในเครือข่าย ความสัมพันธ์ประเภทนี้มีลักษณะต่อเนื่องและคงอยู่อย่างมั่นคง เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างพ่อแม่-ลูก ครู-นักเรียน หัวหน้า-ลูกน้อง หรือเพื่อนร่วมงาน ลักษณะสำคัญของความสัมพันธ์เชิงบทบาทมีดังนี้

• มีโครงสร้างและบทบาทหน้าที่ชัดเจน

• เกิดขึ้นอย่างเป็นระบบภายใต้บริบททางสังคม

• เป็นความสัมพันธ์ที่ไม่สมมาตร/มีทิศทาง

Relational States: Relational Cognition

การรับรู้เชิงสัมพันธ์ (relational cognition): เป็นความสัมพันธ์ในเชิงความคิดและความรู้สึกที่ผู้คนมีต่อกัน ซึ่งรวมถึงการรู้จักกัน ใครรู้จักใคร การรับรู้เชิงความสัมพันธ์เหล่านี้โดยพื้นฐานแล้วไม่สามารถสังเกตได้โดยสมาชิกคนอื่น ๆ ในเครือข่าย ยกเว้นจะมีการอนุมานจากปฏิสัมพันธ์

• การรู้จักกัน

• ความเชื่อใจ/ความไว้วางใจกัน

ความสัมพันธ์ลักษณะนี้เมื่อเกิดขึ้นมีแนวโน้มทำให้เกิดการร่วมมือหรือดำเนินงานร่วมกันของเครือข่ายต่อไปได้

Relational Events

เหตุการณ์เชิงสัมพันธ์ (relational events): เหตุการณ์ที่สะท้อนหรือสร้างความสัมพันธ์ระหว่างโหนด เป็นปฏิสัมพันธ์หรือกิจกรรมที่เกิดขึ้นระหว่างโหนด ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง ซึ่งสะท้อนถึงความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นชั่วคราว ไม่ต่อเนื่อง ทั้งนี้เป็นเพราะเหตุการณ์ดังกล่าวไม่ใช่สถานะที่คงอยู่อย่างยาวนาน แต่เป็นการกระทำหรือกิจกรรมที่มีผลต่อเครือข่ายและอาจนำไปสู่การสร้างความสัมพันธ์ในระยะยาว

• เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นชั่วคราวในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ และสามารถสังเกตได้

• สะท้อนการมีปฏิสัมพันธ์ในเครือข่าย

• อาจสะท้อนความสัมพันธ์เบื้องหลังที่สังเกตไม่ได้

• เป็นพื้นฐานของความสัมพันธ์แบบถาวร

Relational Events: Interaction & Flows

• ปฏิสัมพันธ์ (interaction): เป็นกิจกรรมหรือพฤติกรรมที่เกิดขึ้นระหว่างโหนดโดยตรงและสามารถสังเกตได้ เช่น การประชุม การทำงานร่วมกันในโครงการ การพูดคุยหรือแลกเปลี่ยนความคิดเห็น การซื้อขายสินค้า

• การไหล (flows): การติดต่อสื่อสารส่งผ่านข้อมูล ทรัพยากร หรือแนวคิด จากโหนดหนึ่งไปยังอีกโหนดหนึ่ง ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้โดยไม่จำเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์โดยตรงระหว่างบุคคล เช่น การส่ง email การถ่ายทอดข่าวสาร การส่งต่อไฟล์ การโอนเงิน

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Descriptive

มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อบรรยายหรือทำความเข้าใจสภาพของเครือข่ายผ่านตัวชี้วัดของเครือข่ายต่าง ๆ ผลการวิเคราะห์ที่ได้จากถูกแปลความหมายและนำไปประยุกต์ใช้โดยตรง เช่น

• การอบรมพัฒนาครูที่มีค่าใช้จ่ายในการอบรมสูง อาจใช้การวิเคราะห์ความเป็นศูนย์กลาง (centrality) เพื่อค้นหาครูแม่ข่ายและดำเนินการอบรมกับครูกลุ่มนี้ก่อน โดยคาดหวังว่าครูที่ได้รับการอบรมจะนำแนวคิดและแนวปฏิบัติไปเผยแพร่ต่อในเครือข่าย

• การพัฒนาการเรียนรู้ของนักเรียนในบางมิติ อาจใช้การวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อระบุนักเรียนที่ไม่สามารถทำงานร่วมกับเพื่อนได้ หรือถูกแยกออกจากกลุ่มเพื่อน เพื่อออกแบบการสนับสนุนและปรับปรุงพฤติกรรมการเรียนรู้ของนักเรียน

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Descriptive

ลักษณะสำคัญของการวิเคราะห์เชิงบรรยาย

• Univariate analysis เน้นการคำนวณตัวชี้วัดของเครือข่าย เช่น centrality, group’s cohesion

• สารสนเทศที่ได้อาจไม่สามารถนำไปใช้ตัดสินใจ/ดำเนินการแทรกแซงในเครือข่ายได้ด้วยตัวมันเอง แต่จำเป็นต้องอาศัยองค์ความรู้/ทฤษฎีจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง หรือหลักฐานเหตุที่ support การออกแบบการแทรกแซงโดยใช้ตัวชี้วัดดังกล่าวเป็นฐาน

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Explanatory

• เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เพื่ออธิบายความแปรปรวนร่วมของตัวแปรหลายตัว หรืออธิบายความแปรปรวนของตัวแปนตามด้วยตัวแปรอิสระอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

• มักใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และการวิเคราะห์แบบหลายตัวแปร (multivariate analysis)

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Explanatory

• ตัวแปรเครือข่ายเป็นตัวแปรอิสระ หมายถึง การนำตัวชี้วัดของเครือข่ายที่อาจเกี่ยวข้องกับโครงสร้างความสัมพันธ์ หรือบทบาทของโหนด หรือคุณลักษณะของเครือข่าย (แล้วแต่ว่าเป็นการวิเคราะห์ในระดับใด) มาใช้เป็นตัวแปรอิสระเพื่ออธิบายหรือทำนายตัวแปรตาม (ผลลัพธ์ที่สนใจ) กล่าวคือเน้นการอธิบายว่า ผลของเครือข่ายหรือคุณลักษณะของเครือข่ายมีผลอย่างไรหรือมีความสัมพันธ์อย่างไรต่อตัวแปรตาม

  • มิตรภาพระหว่างนักเรียนสองคนอธิบายประสิทธิภาพในการทำการบ้าน

  • นักเรียนที่เป็นศูนย์กลางของเครือข่าย ทำนายว่า จะเป็นหัวหน้ากลุ่มที่ดีหรือไม่

  • เครือข่ายที่มีการสื่อสารอย่างหนาแน่น จะสามารถแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่

• ตัวแปรเครือข่ายเป็นตัวแปรตาม เน้นการอธิบายว่ามีปัจจัยอะไรบ้างที่นำไปสู่การเกิดเครือข่ายที่มีคุณลักษณะตามที่คาดหวัง เช่น ภูมิหลังหรือทัศนคติและพฤติกรรมการเรียน –> ความสัมพันธ์ของการเป็นเพื่อน

  • ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นจากโอกาส (opportunity)

  • ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นจากความชอบ (perference)